«Норникель» — крупнейший поставщик палладия в мире. В 2025 году компания произвела почти 86 тонн металла. Палладий обладает уникальными свойствами, и наука только начинает раскрывать потенциал его применения в промышленности. Центр палладиевых технологий «Норникеля» стремится трансформировать отрасль металлов платиновой группы и создать новые рынки сбыта палладия в самых разных отраслях.
Задача ответственная, ставки высоки. Тем интереснее, что в палладиевой лаборатории научными открытиями заведует искусственный интеллект. ИИ не ждет, пока ему на голову упадет яблоко. Вместо этого он пошагово реализует процесс создания нового материала, который состоит из трех этапов: поиск гипотезы, генерация химического состава и лабораторный эксперимент.
Формирование гипотезы
Современными научными открытиями движет не общая тяга к знаниям, а потенциальный спрос — он отражает реальную ценность, которую будущая технология принесет конечным потребителям. Искусственный интеллект анализирует максимум доступной информации, чтобы предугадать потребности передовых отраслей.
Центр палладиевых технологий использует специально адаптированные большие языковые модели, чтобы собирать информацию из мировых баз данных научных статей, отраслевой прессы и любых открытых источников. ИИ-анализ выгодно отличается от классического поиска по ключевым словам. Искусственный интеллект разбирает смысловую часть текстов и выявляет ответы на искомые вопросы: какие материалы описываются, какие свойства нуждаются в улучшении, каковы потенциальные конкурентные преимущества. Система дает предварительную оценку по физическим и экономическим метрикам: удельное содержание химических элементов, в том числе палладия, емкость рынка, потенциальный срок разработки и коммерциализации.
«Нашему главному аналитику приходит еженедельная рассылка, уже приоритизированная с точки зрения новых идей. Он видит, кто в мире что-то попробовал с палладием, и оценивает, насколько это вписывается в задачи Центра», — говорит Дмитрий Изотов, директор Центра палладиевых технологий «Норникеля».
Помощь искусственного интеллекта помогает эксперту-человеку охватить гораздо больший объем публикаций, чем если бы он анализировал каждый текст самостоятельно. В итоге система существенно расширяет воронку проектов для запуска.
Разрабатывая новые идеи, «Норникель» использует гибридный подход: опираясь на внутренний центр компетенций, компания также привлекает сильнейшие научные коллективы извне. Внутренние ресурсы задают высокий темп и дают возможность реализовывать проекты в кратчайшие сроки. Внешние связи расширяют диапазон проектов и кадровую базу, усиливают компетенции в специальных областях.
В России более 25 научных коллективов являются постоянными партнерами Центра палладиевых технологий. Палладиевая лаборатория открыта для коллаборации с ведущими профильными университетами и может служить базой практики для студентов. Международная партнерская сеть ученых, экспертов-технологов и дистрибьюторов технологий дает доступ как к свежим идеям, так и к ведущим мировым потребителям новых материалов.
Для чего нужен палладий
В 2025 году рынок получил 299 тонн палладия, первично добытого и вторичного, согласно оценке Всемирного совета по инвестициям в платину (WPIC). Более 80% спроса приходится на автомобильную промышленность.
Традиционно палладий применяется в нескольких сферах:
● Автомобильные катализаторы. Палладий окисляет токсичные угарный газ и несгоревшие углеводороды, превращая их в углекислый газ и водяной пар.
● Электроника. Палладий используется в производстве электронных компонентов – многослойных керамических конденсаторов, разъемов и печатных плат. Металл ценится за высокую электропроводность, устойчивость к коррозии и надежность работы в высокотехнологичных устройствах.
● Нефтехимическая промышленность. Каталитические свойства палладия используются в селективном гидрирование непредельных углеводородов, а также в тонком органическом синтезе, при гидрогенизации жиров.
Перспективные проекты Центра палладиевых технологий отвечают на глобальные мегатренды: альтернативная энергетика, электрификация транспорта, искусственный интеллект и развитие микроэлектроники. Примеры перспективных применений палладия:
● Полупрозрачные солнечные панели. Разработка Центра палладиевых технологий «Норникеля» позволяет использовать перовскитные фотоэлементы с ультратонким палладиевым проводящим слоем в качестве остекления — например, в оконных или фасадных стеклопакетах вместо традиционного стекла. Полупрозрачные солнечные элементы после оптимизации способны обеспечивать высокую эффективность генерации электроэнергии при сохранении светопропускания.
● Экологичная очистка воды. Электроды с палладий содержащим покрытием позволяют получать гипохлорит натрия —эффективное обеззараживающее вещество. Его используют на очистных сооружениях водопроводов вместо хлора. Разработка «Норникеля» уже используется в водном хозяйстве Ростова-на-Дону.
● Литий-серные аккумуляторы с палладиевым катализатором легче и дешевле литий-ионных. Их применение обещает втрое увеличить дальность хода электротранспорта. Специалисты Палладиевой лаборатории стремятся устранить главный недостаток таких батарей — короткий срок службы.
● Элементы печатных плат и проводящие покрытия с содержанием палладия не уступают аналогам из золота по электрической проводимости и коррозионной стойкости, при этом стоят дешевле. Для разных классов устройств, от высокоплотных серверных плат до электроники, работающей в экстремально сложных условиях, «Норникель» создает уникальные составы палладийсодержащих компоненты и технологии нанесения покрытий.
Генерация нового материала
Генеративный искусственный интеллект помогает создавать материалы, которых ранее не существовало. Процесс работает в двух направлениях. С одной стороны, по заданному химическому составу ИИ может смоделировать кристаллическую решетку будущего материала и предсказать его свойства. С другой — ИИ может предложить элементный состав вещества по заданным потребительским характеристикам, то есть придумать новый материал под конкретную задачу.
Данный подход успешно используется в фармацевтике. В 2024 году специалисты Goole DeepMind получили Нобелевскую премию по химии за предсказание пространственной структуры белков с помощью ИИ-модели AlphaFold2. Генеративный ИИ помог создать новый антибиотик и лекарство от идиопатического легочного фиброза, ранее плохо поддающегося лечению. По оценке McKinsey, использование алгоритмов машинного обучения сокращает срок разработки лекарств с 12—14 до 4—5 лет и позволяет отрасли ежегодно экономить 110 млрд долларов.
Развитие ИИ в сфере новых материалов находится на более ранней стадии. Драйверы направления — Microsoft Mattergen, Google GNoME, Cambridge MACE — предлагают решения для генерации соединений в идеальных условиях, и они существенно ограничены в практическом применении. Причина в том, что существующие базы данных, такие как Materials Project, также содержат лишь базовую информацию о соединениях без учета искажений при деформации, изменения свойств под воздействием различных температур и других внешних факторов. «Норникель» же создает прикладную ИИ-платформу для генерации материалов, и решающую роль здесь играет сбор данных для обучения моделей.
«Мы активно тестируем, обучаем, переобучаем существующие открытые модели — говорит Дмитрий Изотов, — а также разрабатываем свои собственные модели по отдельным классам материалов и соединений».
ИИ обучается на выборках из большого количества химических соединений с уже известными свойствами и строением кристаллической решетки. Для пополнения выборок специалисты используют все доступные источники — внешние и внутренние. К внешним относятся открытые датасеты, базы данных университетов и научных групп, научная литература в наиболее широком понимании — анализировать значительные объемы данных помогают большие языковые модели.
Так, не менее тысячи химических соединений с измеренными характеристиками «Норникель» получит в кооперации с Институтом общей и неорганической химии им. Н. С. Курнакова РАН (ИОНХ РАН) — и это только на первом этапе сотрудничества. За десятилетия институт накопил обширный архив реальных экспериментальных данных.
«Норникель» поможет систематизировать разрозненные отчеты и архивные записи, чтобы использовать информацию для обучения ИИ-алгоритмов.
К внутренним источникам данных можно отнести результаты собственных инструментальных исследований палладиевой лаборатории. Здесь любой эксперимент не только решает задачи текущего проекта, но и автоматически пополняет датасет генеративной платформы.
Синтез и тестирование нового материала
Получив описание состава и свойств нового вещества от генеративного ИИ, ученые синтезируют его в реальности и проводят лабораторные испытания. Этим процессом тоже будет руководить искусственный интеллект — своеобразный цифровой ассистент синтетика. Он планирует эксперимент и подсказывает, какие реактивы нужно закупить, какое оборудование использовать и в каких условиях синтезировать материал. План испытаний тоже составляет ИИ.
Палладиевая лаборатория «Норникеля» — это первая в мире лаборатория, построенная специально для исследований новых материалов на основе палладия. Ее отличают две ключевых особенности. Во-первых, все оборудование сфокусировано на работе с палладием и драгоценными металлами — их специфика в том, что часто они присутствуют в соединениях в очень малых концентрациях, поэтому техника должна обладать соответствующей чувствительностью.
Во-вторых, оборудование лаборатории позволяет синтезировать и испытывать все основные классы материалов на основе палладия: это катализаторы — вещества, ускоряющие химические реакции, но не расходующиеся в процессе; суперсплавы — металлические материалы со сложным составом, способные противостоять воздействию экстремальных температур; функциональные материалы — те, что обладают ценными свойствами, такими как электропроводность.
Университетские лаборатории, как правило, ориентированы на отдельные типы материалов — например, Институт катализа работает с катализаторами. Промышленные лаборатории концентрируются на конкретной технологии. Палладиевая лаборатория «Норникеля» — место, где можно проводить абсолютно любые эксперименты с этим металлом.
Инструментальная часть лаборатории включает зоны микроструктурного и химического анализа. Результаты проведенных здесь опытов вновь передаются «цифровому помощнику»: ИИ подсказывает, как изменить дизайн эксперимента, чтобы приблизить материал к желаемым свойствам. Процесс повторяется до получения наилучшего вещества — как с точки зрения свойств, так и с точки зрения удобства для синтеза в промышленных условиях.
Перспектива: роботизация R&D
В будущем процесс создания новых материалов станет полностью автоматическим. Уже сейчас всю интеллектуальную работу постепенно берет на себя ИИ: определяет направление исследования, формирует план эксперимента, оценивает его результат и предлагает шаги для оптимизации. Осталось только роботизировать лабораторные процессы — и человеку останется лишь наблюдать и пользоваться новыми разработками.
Любая работа, которая происходит в Центре палладиевых технологий «Норникеля», пополняет датасеты и усиливает ядро генеративной платформы. С каждым новым экспериментом предсказания становятся все точнее, а циклы лабораторных испытаний — короче. Это означает лавинообразное ускорение научно-технического прогресса — и процесс уже запущен.